基于高光谱成像技术对番石榴可溶性固形物的快速测定

摘要:

目的 研究基于高光谱成像技术对番石榴可溶性固形物(soluble solids content, SSC)的快速测定。方法 通过高光谱成像系统和全自动折光仪获得番石榴的表面反射光谱与 SSC 信息, 选择 Savitzky-Golay 平滑和标准正态变量变换作为预处理手段, 使用主成分分析评估预处理前后光谱的聚类变化。采用区间变量迭代空间收缩法、区间随机蛙跳法、自举软收缩法(bootstrapping soft shrinkage, BOSS)、变量组合集群分析提取特征波长, 用于建立比较支持向量回归(support vector regression, SVR)和偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)预测模型。 结果 预处理后光谱数据主成分聚类进一步分散, PLSR 整体在预测集的回归效果比 SVR 更好, BOSS-PLSR 为最优预测模型, 预测集决定系数 R2p 为 0.9216, 均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)为 0.2366, 剩余预测偏差(residual prediction deviation, RPD)为 3.5710。结论 利用高光谱成像技术快速实现番石榴可溶性固形物测量是可行的。

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